2025-02-23T04:42:14-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: Query fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22irk-123456789-162440%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-23T04:42:14-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: => GET http://localhost:8983/solr/biblio/select?fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22irk-123456789-162440%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-23T04:42:15-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: <= 200 OK
2025-02-23T04:42:15-05:00 DEBUG: Deserialized SOLR response
Визначення ознак авторства природномовних текстів
Досліджено можливості встановлення авторства природномовних текстів та їх фрагментів методом класифікації за найменшою відстанню у просторі образів. Образи у n-мірному Евклідовому просторі формуються за ознаками вимірювань методами статистичного та рекурентного аналізу, показниками складності тексту...
Saved in:
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Ukrainian |
| Published: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2018
|
| Series: | Штучний інтелект |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/162440 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| id |
irk-123456789-162440 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
irk-123456789-1624402020-01-09T01:26:01Z Визначення ознак авторства природномовних текстів Шинкаренко, В.І. Демидович, І.М. Системи розпізнавання і сприйняття образів Досліджено можливості встановлення авторства природномовних текстів та їх фрагментів методом класифікації за найменшою відстанню у просторі образів. Образи у n-мірному Евклідовому просторі формуються за ознаками вимірювань методами статистичного та рекурентного аналізу, показниками складності тексту. Метод рекурентного аналізу часових рядів адаптовано до аналізу природномовних текстів. Встановлено, що визначені ознаки мають недостатньо високу ефективність при визначенні авторства; у 85% випадків хоча б один з методів дозволяє встановити авторство; модифікований метод рекурентного аналізу має той же рівень ефективності, як статистичний та аналіз складності тексту. The possibility of defining the authorship of natural language texts and its fragments was explored by minimum distance classification in space images. In n-dimensional Euclidean space the image forms by measurement signs of statistic and recurrent analysis, complexity indicators. The method of recurrent analysis of time series was adapted to the analysis of natural language texts. Certain signs weren’t efficient enough in authorship determination; in 85% of cases at least one of the methods allows to establish authorship; the modified method of recurrent analysis has the same level of efficiency as statistical and complexity analysis. 2018 Article Визначення ознак авторства природномовних текстів / В.І. Шинкаренко, І.М. Демидович // Штучний інтелект. — 2018. — № 3 (81). — С. 27-35. — Бібліогр.: 19 назв. — укр. 1561-5359 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/162440 004.93+519.25 uk Штучний інтелект Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| language |
Ukrainian |
| topic |
Системи розпізнавання і сприйняття образів Системи розпізнавання і сприйняття образів |
| spellingShingle |
Системи розпізнавання і сприйняття образів Системи розпізнавання і сприйняття образів Шинкаренко, В.І. Демидович, І.М. Визначення ознак авторства природномовних текстів Штучний інтелект |
| description |
Досліджено можливості встановлення авторства природномовних текстів та їх фрагментів методом класифікації за найменшою відстанню у просторі образів. Образи у n-мірному Евклідовому просторі формуються за ознаками вимірювань методами статистичного та рекурентного аналізу, показниками складності тексту. Метод рекурентного аналізу часових рядів адаптовано до аналізу природномовних текстів. Встановлено, що визначені ознаки мають недостатньо високу ефективність при визначенні авторства; у 85% випадків хоча б один з методів дозволяє встановити авторство; модифікований метод рекурентного аналізу має той же рівень ефективності, як статистичний та аналіз складності тексту. |
| format |
Article |
| author |
Шинкаренко, В.І. Демидович, І.М. |
| author_facet |
Шинкаренко, В.І. Демидович, І.М. |
| author_sort |
Шинкаренко, В.І. |
| title |
Визначення ознак авторства природномовних текстів |
| title_short |
Визначення ознак авторства природномовних текстів |
| title_full |
Визначення ознак авторства природномовних текстів |
| title_fullStr |
Визначення ознак авторства природномовних текстів |
| title_full_unstemmed |
Визначення ознак авторства природномовних текстів |
| title_sort |
визначення ознак авторства природномовних текстів |
| publisher |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| publishDate |
2018 |
| topic_facet |
Системи розпізнавання і сприйняття образів |
| url |
http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/162440 |
| citation_txt |
Визначення ознак авторства природномовних текстів / В.І. Шинкаренко, І.М. Демидович // Штучний інтелект. — 2018. — № 3 (81). — С. 27-35. — Бібліогр.: 19 назв. — укр. |
| series |
Штучний інтелект |
| work_keys_str_mv |
AT šinkarenkoví viznačennâoznakavtorstvaprirodnomovnihtekstív AT demidovičím viznačennâoznakavtorstvaprirodnomovnihtekstív |
| first_indexed |
2023-10-18T22:09:04Z |
| last_indexed |
2023-10-18T22:09:04Z |
| _version_ |
1796154763127029760 |